基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型

【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.028 6),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。     

基于哑变量的湿地松林分断面积生长模型

[目的]为更好地估测福州市湿地松人工林林分断面积生长情况,同时为湿地松人工林的经营提供参考依据.[方法]基于样地调查数据选用理查德方程、逻辑斯蒂、Mitscherlich和Schumacher等基础模型,引入优势木平均高和年龄因子为自变量并将林分密度指数作为密度指标加入到基础断面积模型中.在最优基础模型中引入哑变量,建...     

包括气候变量的大尺度柏木胸径单木生长模型

利用多期森林资源连续清查的近3 000株柏木单木生长数据,建立了2种中北亚热带地区柏木单木胸径生长的大尺度统一模型,模型调整后决定系数都超过0.6。其中全模型包括更多林分的因子,方便模型则只包括易于从地形和林相图等中获取的变量,更方便大尺度上的应用。这些模型都包括气候变量。结果表明,对于大尺度上的柏木生长,地理位置和年均积温影响最大。这些模型为研究大尺度上的森林生态系统生产力和气候变化提供了工具。     

基于哑变量的高山松蓄积量反演模型研究

基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。     

基于哑变量的湿地松树皮厚度模型研究

拟合立地质量等级的湿地松树皮厚度模型,为测算生长于不同立地湿地松出材量、出材率及树皮材积提供依据。根据宁德市湿地松样木和样地的调查数据,运用R软件拟合4类树皮厚度模型,选用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯准则(BIC)、偏差(B)、绝对偏差(AB)与决定系数(R2)为模型评价指标,使用含熵权值的TOPSIS法筛选最优模型,于得到的4类树皮厚度最优模型中加入立地质量等级哑变量,得到胸高处树皮厚度模型lnTBB=(-3.075S1-3.154S2-3.157S3-3.325S4)+1.125lnD1.3,任意高度处树皮厚度模型TB=(0.005S1-0.026S2-0.101S3-0.141S4)-0.616RC+0.761DR+0.040dob,相对树皮厚度模型TRB=0.137+0.903DR2.009S1+1.806S2+2.126S3+1.855S4,去皮直径模型dib=(-0.087S1+0.138S2+0.223S3+0.293S4)+0.881dob,这4个哑变量模型R2相对于原模型分别提升了8.9%、41.6%、20.4%和1.2%,各项低优指标均降低,经配对t检验,4个哑变量模型的预估值与实测值不存在明显差异,比原模型拟合效果更佳。     

基于最粗优势木胸径生长的湖南栎类天然林立地质量评价模型

【目的】分析立地因子对林分最粗优势木胸径生长的影响,构建含立地类型混合效应的栎类天然林优势木胸径生长模型,导出以最粗优势木胸径为指标的基于立地分级的立地质量评价模型,为栎类天然林立地质量评价提供一种新方法。【方法】以湖南栎类天然林为研究对象,基于51块样地实测数据,采用数量化方法Ⅰ筛选对优势木胸径生长影响显著的立地因子,将立地因子按照标准分级、组合,构成初始立地类型;通过R语言拟合栎类天然林优势木胸径与年龄的相关关系,筛选最优基础模型,将初始立地类型作为随机效应加入基础模型构建混合效应模型;应用k-means聚类将影响效果相近或相同的初始立地类型聚类成立地类型组,并将其作为随机效应加入最优基础模型构建含立地类型组的混合效应模型;通过导算,得到立地质量评价模型,采用方差分析验证林分断面积与立地指数的显著关系。【结果】对优势木胸径生长影响显著的立地因子包括海拔、坡度、坡位和坡向,显著性顺序为海拔>坡度>坡向>坡位;选取4种常见的树木理论生长方程进行拟合,模型确定系数(R²)均在0.7左右,其中Richards模型的拟合效果最好,R²     

含间伐强度哑变量的关帝山油松天然林单木断面积生长模型构建

以关帝山林区9块油松天然林固定样地为研究对象,选择4种具有生物学意义理论生长方程,构建包含立地条件、年龄及竞争指标的油松单木断面积基础模型,将间伐强度作为哑变量引入模型,比较模型拟合效果的差异。结果显示:单木断面积基础模型决定系数R~2为0.46～0.52,P值为0.89～0.92,含间伐强度哑变量的单木断面积生长模型R~2和P值均有显著提高,分别为0.51～0.61和0.95～0.99;含间伐强度哑变量的Weibull方程拟合效果最优,其模型R~2为0.606 1,P值为0.991 2。含哑变量的油松单木断面积生长模型可以有效解决间伐类型差异对断面积预估的影响,提高建模精度与模型适用性。     

基于林层哑变量的湖南栎类天然次生林断面积生长模型

【目的】基于栎类天然次生林林层分异现象,分析林层效应对林分断面积生长的影响,以林层效应为哑变量建立栎类天然次生林断面积生长模型,为更有效地经营管理湖南栎类天然林提供参考与依据。【方法】基于湖南省内设置的栎类固定样地51块,以调查的样地数据,从6个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。通过国际林联(IUFRO)的优势高划分、全树高聚类与光竞争高度法划分林层后,以最优模型分别对全林分及主林层、次林层断面积进行拟合,选出最优林层划分方法;根据林层划分结果,构建含林层效应哑变量的林层断面积生长模型。【结果】3种林层划分方法的划分结果均能满足国标(GBT 26424—2010)的要求;断面积生长模型的最优形式为Schumacher形式的模型,林分断面积模型的确定系数(R~2)为0.925 5,各林层断面积模型的确定系数(R~2)均在0.95以上,栎类林最优林层划分方法为国际林联(IUFRO)法,根据其划分结果构建的断面积生长模型的确定系数(R~2)为0.972 1,采用林层效应作为哑变量构建断面积模型有效提升了模型精度,与不分层的全林分断面积模型相比,确定系数(R~2)提高了4.94%,平均绝对误差(MAE)降低了10.23%,总相对误差(TRE)降低了1.19%。【结论】构建含林层效应哑变量模型解决了林层效应对断面积生长预估的影响,同时减少了建模工作量,提高了模型的精度与适用性,对栎类林的林分生长收获与经营管理具有重要意义。     

用哑变量法求算立地指数曲线族的研究

用哑变量法求算立地指数曲线族的研究＊李希菲洪玲霞关键词立地指数曲线哑变量方法导向曲线法立地质量是表示生长在某一立地上既定树种或林分类型林木的生产潜力［１］。立地质量不同，林木的经营措施也不同。描述立地质量的方法很多，现在多采用地位指数，即以造林年数和...     

基于贝叶斯模型平均法和逐步回归法构建杉木单木胸径生长模型

【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。     

基于立地类型的油茶树高生长模型

以隆林县森林资源二类调查的油茶（Camellia oleifera）林小班为研究对象,利用主成分分析法划分隆林县油茶林的主要立地类型,然后采用 5 个理论生长方程构建不同立地类型的油茶树高生长模型。结果表明：（1）影响隆林县油茶林分布的主要立地因子为土壤类型、坡度、地貌和坡向,隆林县油茶林的立地类型可划分为 54 种;（2）红壤缓坡低山阴坡、红壤缓坡丘陵阴坡、黄壤缓坡低山阴坡、黄壤缓坡丘陵阴坡、石灰土缓坡低山阳坡以及石灰土平坡低山阳坡立地类型的油茶最优树高生长模型均为Logistic 模型,黄壤缓坡低山阳坡的最优模型为 Korf 模型,石灰土缓坡低山阴坡的最优模型为 Gompertz模型。     

基于灰色系统的林木胸径生长模型研究

利用灰色系统GM(1,1)模型对某地广玉兰胸径生长数据建模,并与多项式模型、S曲线模型结果进行对比分析。结果表明,在观测数据较少的情况下,灰色系统模型比多项式拟合和S曲线模型更实用、更准确,灰色系统建立林木胸径生长模型是可行的。     

基于哑变量的闽楠人工林单木树高曲线模型

【目的】通过建立含立地类型哑变量的湖南省金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型,为湖南省金洞林场闽楠人工林的目标树经营和生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省金洞林场为研究区域,基于18块闽楠人工林固定样地2019年调查数据,选取了11个具有代表性的树高曲线模型对闽楠人工林树高-胸径关系进行了拟合,从中筛选出了拟合效果最好的模型作为构建哑变量模型的基础模型;通过对18块固定样地进行立地因子调查,采用数量化方法Ⅰ,以各林分的平均木优势高为因变量,立地因子为自变量,对立地因子进行评价,得到影响显著的立地因子,并通过划分等级和聚类分析来划分立地类型;将立地类型做为哑变量添加到基础模型参数及不同组合中,构建基于立地类型哑变量的金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型。【结果】在11个基础模型中,拟合的树高曲线最优基础模型为Weibull方程,其决定系数为0.780 4最大,平均绝对误差(MAE)为1.770 9,均方根误差(RMSE)为2.701 3最小。以Weibull方程作为基础模型,在构建的含立地类型的哑变量模型中,将哑变量添加在参数c上效果最优,决定系数为0.834 9,平均绝对误差(MAE)为1.529 5,均方根误差(RMSE)为2.131 6。对比于基础模型,决定系数提升了6.98%,平均绝对误差(MAE)降低了13.6%,均方根误差(RMSE)降低了26.7%。【结论】含立地类型哑变量的金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型拟合效果优于基础模型,并且具有更高的适用性,能反映不同立地类型下的树高、胸径生长差异,可以为湖南省金洞林场闽楠人工林的目标树经营和生长预估提供理论依据。     

桉树短周期工业原料林立地指数模型研究

短周期工业原料林包括以下几方面的含义：①轮伐期短或培育周期相对较短;②培育目标明确,即为特定的工业加工提供原料;③实现优质、高产、高效;④采取集约经营措施,适度规模经营[1].     

基于哑变量非线性联立方程组模型的林木参数遥感反演

以湖南省攸县黄丰桥林场Worldview-2影像和地面样地调查数据为基础,采用Mean shift算法对影像进行多尺度分割,提取杉木人工林林木冠幅信息,共提取有效林木冠幅227个,并对提取的冠幅边界信息进行平滑处理。分析调查数据中实测冠幅与影像提取冠幅之间的相关性,结合实测胸径、树高与冠幅的关系,应用曲线估计、非线性联立方程组以及基于哑变量的非线性联立方程组分别建立树高和胸径的最优估算模型,并进行了精度评价。结果表明:将树高与胸径作为哑变量,并进行数量化分级建立的影像冠幅与胸径、树高的非线性误差变量联立方程组模型的拟合效果要优于其他2种方法,树高和胸径模型决定系数R2H和R2D分别为0.899和0.913。模型的适用性检验表明,模型的变动系数、平均百分标准误差均在10%以内,具有较强的稳健性。     

辽东山区不同立地因子对落叶松人工林胸径生长的影响

以辽东山区落叶松人工林为研究对象,通过对不同海拔、不同土壤厚度、不同坡向的落叶松胸径平均生长量的测定,对影响落叶松人工林生长的因子进行了分析,结果表明:在一个立地因子发生变化,其他立地因子相同时,落叶松胸径的平均生长量随之变化,并且随样地海拔的升高而降低,随土壤厚度的增大而升高,随坡向往东南而升高,往西北而降低。     

桉树人工林生长模型研究进展

桉树人工林生长模型包括传统统计模型和现代动态模型。传统统计模型方法包括单因素回归模型、多元回归模型、灰色系统模型、单一分布拟合法、多模型优选法、逐步回归法及其他改进方法。这些统计模型虽然简单、拟合精度高,但只是静态的经验或半经验模型,并未阐明机理,普适性很差,对于动态反馈也无能为力。现代动态模型主要包括3-PG过程模型、人工神经网络模型和系统动力学模型。与传统统计模型相比,动态模型相对较复杂、精度较低,但能够满足多因素交互、非线性预测、动态模拟、多目标决策的研究要求。文中分析了桉树人工林生长模型的特点、各研究方法的比较及系统动力学在林业中的应用,认为系统动力学模型更适合涉及多因素反馈的桉树人工林生长模型的研究。     

云南松优势木胸径生长模型研究

以云南省金沙江流域永仁县的云南松天然次生林优势木胸径为研究对象,选择Logistics、Gompertz、Richards、Korf、Levakovic、严格苏马克和Hossfld模型对其进行拟合.通过对总相对误差、平均相对误差、平均相对误差绝对值和预估精度的分析,从中选出最优生长模型.研究结果显示,这些生长模型对云南松天然次生林优势木胸径生长拟合的精度基本相近.最优生长模型为Gompertz模型.     

哑变量在森林蓄积量模型估测中的应用

【目的】建立含哑变量的林分蓄积量估测模型,分析哑变量在香格里拉高山松林分蓄积量模型中的意义与作用。【方法】以香格里拉为研究区,基于2008—2009年3幅TM遥感影像与2008年抽样控制样地数据,对香格里拉高山松林分神经网络模型与考虑龄组构造的哑变量神经网络模型两种类型建立蓄积量遥感估测模型,并进行精度评价。对比模型的估测值与实测值,计算模型残差,检验各龄组残差均值与0之间的差异性;同时对模型的预测值结果进行组间均值的差异性检验,以此作为确定龄组分类形式构建哑变量的标准与依据。【结果】2个模型的独立样本检验结果表明,引入哑变量的神经网络估测模型比神经网络模型拟合效果要好,其决定系数要高于神经网络模型,决定系数从0.516提高到0.783。模型预估精度从神经网络模型的66.3%提高至哑变量模型的74.8%,估算误差优于神经网络模型。【结论】根据模型的残差差异性结果得出,哑变量模型可以在一定程度上解决在估测幼龄林、中龄林蓄积量低值高估的问题;可见引入哑变量估测森林蓄积量的方法是相对有效的。